Debian Science Numerical computation packages

Attualmente ADMesh legge solo il formato file STL che è usato in applicazioni per prototipazione veloce, benché possa scrivere file STL, VRML, OFF e DXF. Alcune delle caratteristiche di ADMesh sono: riempie buchi nella griglia aggiungendo facce; ripara le facce unendo quelle contigue; ripara le direzioni normali (cioè le facce dovrebbero essere in senso antiorario); rimuove facce degenerate (cioè facce con due o più vertici uguali).

algotutor è un programma interattivo per osservare i passi intermedi di algoritmi ("animazione degli algoritmi"). Gli utenti a cui è destinato sono gli studenti di informatica o chiunque studi algoritmi o strutture dati. L'utente può creare file di dati nel formato testo semplice (in realtà hash anonimi in Perl, ma non bisogna preoccuparsene) e lasciare che algotutor esegua alcuni algoritmi predefiniti. Poi è possibile fare dei passi indietro e in avanti nella sequenza di esecuzione dell'algoritmo a diversi livelli di dettaglio.

CalculiX è un'applicazione libera e open source per l'analisi di elementi finiti che usa un formato di input simile ad Abaqus. Ha un risolutore implicito ed esplicito e un pre- e post-elaboratore (CGX). Questo pacchetto contiene il risolutore CalculiX CrunchiX (cxx).

CalculiX GraphiX (cgx) è un pre- e post-elaboratore tridimensionale per elementi finiti. I modelli agli elementi finiti di CalculiX CrunchiX possono essere costruiti, calcolati e post-elaborati. Il pre- e post-elaboratore è uno strumento 3D interattivo che usa l'API di OpenGL.

Oltre ai file di risultati di Calculix CrunchiX (frd), possono essere letti i risultati da OpenFoam, Duns (2D e 3D), Isaac (2D e 3D) e Nastran (f06). Per pre-elaborare il formato nativo di Netgen, STEP e STL possono essere importati.

Cbc (Coin-or branch and cut) è un risolutore open-source per programmazione intera mista scritto in C++. Può essere usato come libreria richiamabile o come eseguibile autonomo.

Questo pacchetto contiene l'eseguibile cbc.

Clp (Coin-or linear programming) is an open-source linear programming solver written in C++. It is primarily meant to be used as a callable library, but a basic, stand-alone executable version is also available. It is designed to find solutions of constrained linear mathematical optimization problems.

This package contains the clp executable.

SYMPHONY is an open-source generic mixed-integer linear programs (MILP) solver, callable library, and extensible framework for implementing customized solvers SYMPHONY has a number of advanced capabilities, including the ability to solve multi-objective MILPs, the ability to warm start its solution procedure, and the ability to perform basic sensitivity analyses.

SYMPHONY is part of the larger COIN-OR initiative (Computational Infrastructure for Operations Research).

This package contains the symphony executable.

ESyS-Particle is Open Source software for particle-based numerical modelling. The software implements the Discrete Element Method (DEM), a widely used technique for modelling processes involving large deformations, granular flow and/or fragmentation. ESyS-Particle is designed for execution on parallel supercomputers, clusters or multi-core PCs running a Linux-based operating system. The C++ simulation engine implements spatial domain decomposition via the Message Passing Interface (MPI). A Python wrapper API provides flexibility in the design of numerical models, specification of modelling parameters and contact logic, and analysis of simulation data. ESyS-Particle has been utilised to simulate earthquake nucleation, comminution in shear cells, silo flow, rock fragmentation, and fault gouge evolution, to name but a few applications.

FreeMat è un ambiente per l'ingegnerizzazione, la prototipazione scientifica e l'elaborazione di dati, in modo veloce. È simile a prodotti commerciali come MATLAB di Mathworks e IDL di Research Systems, ma è open source. FreeMat è disponibile con licenza GPL.

GDL (GNU Data Language) è un compilatore incrementale compatibile IDL (Interactive Data Language) e libero. Possiede una completa compatibilità di sintassi con IDL 7.1. IDL è un marchio registrato di ITT Visual Information Solutions. A partire da IDL 8.0 sono gestiti i seguenti elementi del linguaggio:

• ciclo FOREACH;
• indici negativi per array;
• garbage collector per oggetti e puntatori;
• metodi di chiamata per un oggetto usando "." (es. object.aMemberProcedure,arg1).

Il sistema di input e output di file non è completamente implementato. Viene ufficialmente fornita la gestione della GUI (widget), ma non è ancora completa.

Questo pacchetto contiene il frontend principale a riga di comando e per interprete.

Pyzo è un IDE multipiattaforma per Python che si focalizza sull'interattività e l'introspezione, le quali lo rendono molto adatto per il calcolo scientifico. Il suo pratico design è mirato alla semplicità e all'efficienza.

È formato da due componenti principali: l'editor e la shell, e utilizza un insieme di strumenti inseribili come plugin per aiutare il programmatore in vari modi. Alcuni strumenti d'esempio sono struttura dei sorgenti, gestore dei progetti, aiuto interattivo, spazio di lavoro, ...

Pyzo è scritto in Python 3 (puro) e utilizza il toolkit GUI Qt. Sono forniti binari per tutti i principali sistemi operativi. Dopo l'installazione, Pyzo può essere utilizzato per eseguire codice su qualsiasi versione di Python disponibile nel sistema (Python 2.4 - 3.x, incluso Pypy).

Questo è un pacchetto fittizio di transizione che permette l'aggiornamento da IEP a Pyzo. Può essere rimosso senza problemi.

IPython può essere usata come sostituto della shell Python standard, oppure può essere usata come un ambiente di lavoro completo per calcoli scientifici (come Matlab o Mathematica) se accoppiata con gli strumenti scientifici e numerici standard di Python. Supporta l'introspezione degli oggetti dinamici, prompt di input/output numerati, un sistema per macro, la registrazione della sessione, il ripristino della sessione, l'accesso completo alla shell di sistema, rapporti di esecuzione completi e colorati, parentesi automatiche, auto-citazione ed è inseribile all'interno di altri programmi Python.

Questo pacchetto contiene l'effettiva shell in terminale per Python 3.

Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language for technical computing, with syntax that is familiar to users of other technical computing environments. It provides a sophisticated compiler, distributed parallel execution, numerical accuracy, and an extensive mathematical function library. The library, mostly written in Julia itself, also integrates mature, best-of-breed C and Fortran libraries for linear algebra, random number generation, FFTs, and string processing. Julia programs are organized around defining functions, and overloading them for different combinations of argument types (which can also be user-defined).

This package provides a complete Julia installation (JIT compiler, standard library, text-based user interface).

LAMMPS è il classico codice per dinamica molecolare e un acronimo per Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator (simulatore atomico/molecolare su grande scala massicciamente parallelo).

LAMMPS ha i potenziali per materiali flessibili (biomolecole, polimeri) e materiali a stato solido (metalli, semiconduttori) e sistemi mesoscopici o a grana grossa. Può essere usato per modellare atomi o, più genericamente, come simulatore parallelo di particelle a scala atomica, meso o continua.

LAMMPS funziona su processori singoli o in parallelo usando tecniche di passaggio di messaggi e decomposizione spaziale del dominio di simulazione. Il codice è progettato per essere facile da modificare o estendere con nuove funzionalità.

The ADOLC system automatically calculates exact derivatives of a C/C++ function. It uses C++ overloading to record arithmetic operations, which it plays back later in various ways to calculate the requested values.

This package contains the development library, header files, and user's manual.

ArrayFire è una libreria software ad alte prestazioni per calcolo parallelo con un'API facile da usare. Il suo insieme di funzioni basate su array semplifica la programmazione parallela.

I backend multipli di ArrayFire (CUDA, OpenCL e CPU nativa) la rendono indipendente dalla piattaforma e altamente portabile.

Poche righe di codice in ArrayFire possono sostituire dozzine di righe di codice per calcolo parallelo, salvando tempo prezioso e abbassando i costi di sviluppo.

Questo pacchetto fornisce i file di sviluppo per il backend unificato della libreria ArrayFire.

Ceres Solver is an open source C++ library for modeling and solving large, complicated optimization problems. It is a feature rich, mature and performant library which has been used in production at Google since 2010.

Ceres Solver can solve two kinds of problems.

• Non-linear Least Squares problems with bounds constraints.
• General unconstrained optimization problems.

This package contains the development header files.

Questa libreria fornisce un'implementazione dei livelli 1, 2 e 3 di BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms), che utilizza OpenCL ed è ottimizzata per hardware di GPU AMD.

Questo pacchetto fornisce i file di sviluppo.

La libreria clFFT è un'implementazione open source di una libreria OpenCL di trasformate veloci discrete di Fourier che:

• fornisce una piattaforma veloce e accurata per calcolare FFT discrete;
• funziona su backend con CPU o GPU;
• gestisce trasformazioni in-place o out-of-place;
• gestisce trasformazioni 1D, 2D e 3D con una dimensione di batch che può essere maggiore di 1;
• gestisce formati planari (componenti reali e complessi in array separati) e interlacciati (componenti reali e complessi come coppie contigue in memoria);
• gestisce lunghezze di dimensioni che possono essere qualsiasi combinazione di potenze di 2, 3 e 5;
• gestisce formati in virgola mobile a precisione singola e doppia.

Questo pacchetto fornisce i file di sviluppo.

clSPARSE provides fundamental sparse operations for OpenCL, including:

• Sparse Matrix - dense Vector multiply (SpM-dV)
• Sparse Matrix - dense Matrix multiply (SpM-dM)
• Iterative conjugate gradient solver (CG)
• Iterative biconjugate gradient stabilized solver (BiCGStab)
• Dense to CSR conversions (& converse)
• COO to CSR conversions (& converse)
• Functions to read matrix market files in COO or CSR format

This package provides the development files.

ColPack is a package comprising of implementation of algorithms for specialized vertex coloring problems that arise in sparse derivative computation. It is written in an object-oriented fashion heavily using the Standard Template Library (STL). It is designed to be simple, modular, extenable and efficient. Its primary application has been for use in automatic differentiation.

This package contains the development library, header files, and documentation.

DUNE, Distributed and Unified Numerics Environment, è un toolbox modulare per risolvere equazioni differenziali alle derivate parziali (PDE) con metodi basati su griglie. Gestisce una semplice implementazione del metodo degli elementi finiti (FE, Finite Elements), del metodo dei volumi finiti (FV, Finite Volumes) e anche del metodo delle differenze finite (FD, Finite Differences).

Questo pacchetto contiene i file di sviluppo per l'interfaccia grid.

OpenGM è una libreria di template C++ per modelli di grafi di fattori discreti e operazioni distributive su tali modelli.

Include algoritmi all'avanguardia per ottimizzazione e inferenza oltre al passaggio di messaggi. OpenGM gestisce grandi modelli in maniera efficiente, è modulare ed estensibile. La struttura di dati del modello grafico, gli algoritmi di inferenza e le differenti codifiche delle funzioni interagiscono attraverso interfacce ben definite. Il formato binario dei file di OpenGM è basato sullo standard HDF5 e incorpora automaticamente le estensioni dell'utente.

Questo pacchetto contiene gli header di sviluppo per la libreria OpenGM.

La Parma Polyhedra Library (PPL) è una libreria in C++ per la manipolazione di poliedri convessi (non necessariamente chiusi) e di altre astrazioni numeriche. Le applicazioni di tali poliedri includono l'analisi di programmi, la compilazione ottimizzata, l'ottimizzazione intera e combinatoria e l'elaborazione di dati statistici. La Parma Polyhedra Library è facile da usare (ad esempio si può scrivere «x + 2y + 5z <= 7»), estremamente dinamica (l'unico limite è quello della dimensione della memoria virtuale disponibile), scritta in C++ standard, con gestione sicura delle eccezioni, molto efficiente e ampiamente documentata.

Questo pacchetto fornisce i file header e le librerie statiche per le interfacce C e C++.

QSopt-ex è una implementazione di un algoritmo basato sul simplesso, che restituisce soluzioni razionali esatte sfruttando la velocità dei calcoli in virgola mobile e tentando di minimizzare le operazioni eseguite in aritmetica razionale.

Questo pacchetto contiene i file header e la libreria statica.

This is a library for sparse matrix computations featuring the Recursive Sparse Blocks (RSB) matrix format. This format allows cache efficient and multi-threaded (that is, shared memory parallel) operations on large sparse matrices. It provides the most common operations necessary to iterative solvers, like matrix-vector multiplication, triangular solution, rows/columns scaling, diagonal extraction / setting, blocks extraction, norm computation, formats conversion. The RSB format is especially well suited for symmetric and transposed multiplication variants.

This package contains the static libraries for development with librsb, including examples.

Suitesparse è una raccolta di librerie per calcoli che coinvolgono matrici sparse. Questo pacchetto include le seguenti librerie:

AMD ordinamento al minimo grado approssimato.

CAMD minimo grado approssimato simmetrico.

BTF permutazione in forma triangolare a blocchi (beta).

COLAMD ordinamento al minimo grado approssimato per colonne.

CCOLAMD ordinamento al minimo grado approssimato per colonne con vincoli.

CHOLMOD fattorizzazione sparsa di Cholesky.

CXSparse un pacchetto conciso di matrici sparse.

KLU fattorizzazione LU sparsa, principalmente per la simulazione di circuiti.

LDL una semplice fattorizzazione LDL'.

UMFPACK fattorizzazione LU sparsa.

RBio legge/scrive matrici sparse in formato Rutherford/Boeing.

SPQR fattorizzazione QR sparsa.

GraphBLAS algoritmi per grafi tramite operazioni con matrici sparse su semianelli.

Mongoose libreria di partizionamento di grafi che può calcolare velocemente tagli edge-cut.

SLIP_LU risolve sistemi lineari sparsi in aritmetica esatta.

SuiteSparse_config procedure di configurazione per tutti i pacchetti precedenti.

Questo pacchetto contiene le librerie statiche e i file header.

Questo pacchetto contiene tutti i file di sviluppo necessari per compilare applicazioni che usano SUNDIALS (SUit of Nonlinear and DIfferential/ALgebraic equation Solvers, suite di risolutori di equazioni algebriche/differenziali e non lineari). In questo pacchetto sono contenuti anche tutti gli esempi e la documentazione.

LIGGGHTS stands for LAMMPS improved for general granular and granular heat transfer simulations.

LAMMPS is a classical molecular dynamics simulator. It is widely used in the field of Molecular Dynamics. Thanks to physical and algorithmic analogies, LAMMPS is a very good platform for DEM simulations. LAMMPS offers a GRANULAR package to perform these kind of simulations. LIGGGHTS aims to improve those capability with the goal to apply it to industrial applications. Development version.

METIS è un insieme di programmi seriali per partizionare grafi, partizionare griglie di elementi finite e produrre ordini di riduzione del riempimento per matrici sparse. Gli algoritmi implementati in METIS sono basati sulla bisezione ricorsiva multilivello, k-way multilivello e schemi di partizionamento con più vincoli. Il pacchetto contiene alcuni binari per l'analisi di grafi.

Octave è un linguaggio di alto livello (per la maggior parte compatibile con Matlab®) orientato principalmente al calcolo numerico. Fornisce una comoda interfaccia a riga di comando per risolvere numericamente problemi lineari e non.

Octave può essere esteso dinamicamente con file C++ forniti dall'utente.

PDL dà a Perl standard la capacità di archiviare in modo COMPATTO e di manipolare VELOCEMENTE i grandi array di dati a N dimensioni che sono il pane quotidiano del calcolo scientifico. L'idea è quella di trasformare Perl in un linguaggio numerico libero e orientato agli array, in modo simile a pacchetti commerciali come IDL e MatLab. Si possono scrivere semplici espressioni Perl per manipolare interi array numerici tutti in una volta. Usando PDL la variabile Perl $a, per esempio, può contenere un'immagine in virgola mobile 1024x1024 che occupa solo 4Mb di memoria per essere archiviata e espressioni del tipo $a=sqrt($a)+2 manipolano l'intera immagine in pochi secondi.

Viene fornita una semplice shell interattiva (perldl) per l'uso da riga di comando insieme ad un modulo (PDL) per l'uso in script Perl.

Psurface is a C++ library that handles piecewise linear bijections between triangulated surfaces. These surfaces can be of arbitrary shape and need not even be manifolds.

This package contains several utilities for working with psurface.

ArrayFire è una libreria ad alte prestazioni per il calcolo parallelo con un'API facile da usare. Permette agli utenti di scrivere codice di calcolo scientifico che è portabile tra dispositivi CUDA, OpenCL e CPU. Questo progetto fornisce collegamenti Python per la libreria ArrayFire.

Questo pacchetto fornisce i collegamenti per Python 3.

bitstring è un modulo in puro Python progettato per aiutare a rendere la creazione e l'analisi di dati binari più semplici e naturali possibile.

Le bitstring possono essere costruite da interi (big e little endian), esadecimali, ottali, binari, stringhe o file. Possono essere usate con slice(), join(), reverse(), insert(), ed essere sovrascritte, ecc. con semplici funzioni o con la notazione di slice. Possono anche essere lette, cercate e sostituite, e navigate in maniera simile a un file o flusso.

Questo pacchetto fornisce la versione Python 3 del modulo.

DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) è un'infrastruttura innovativa di calcolo evolutivo per prototipizzare e testare velocemente idee. Mira a rendere espliciti gli algoritmi e trasparenti le strutture dati. Funziona in perfetta armonia con meccanismi di parallelizzazione come il multiprocessing e SCOOP.

Questo pacchetto contiene i moduli per Python3.

Escript is a programming tool for implementing mathematical models in Python using the finite element method (FEM). Because users do not access the data structures it is very easy to use and scripts can run on desktop computers as well as highly parallel supercomputer without changes. Application areas for escript include earth mantle convection, geophysical inversion, earthquakes, porous media flow, reactive transport, plate subduction, erosion, and tsunamis.

Scripts can be executed in parallel (on varying numbers of threads or nodes) without any special modifications.

Escript now includes the esys.downunder module for 3D inversion of geophysical data sets. The current version supports gravity, magnetic and joint inversion.

This package contains the commands and libraries for Python3 with OpenMP threading and MPI multiprocess support.

Escript is a programming tool for implementing mathematical models in Python using the finite element method (FEM). Because users do not access the data structures it is very easy to use and scripts can run on desktop computers as well as highly parallel supercomputer without changes. Application areas for escript include earth mantle convection, geophysical inversion, earthquakes, porous media flow, reactive transport, plate subduction, erosion, and tsunamis.

Scripts can be executed in parallel (on varying numbers of threads or nodes) without any special modifications.

Escript now includes the esys.downunder module for 3D inversion of geophysical data sets. The current version supports gravity, magnetic and joint inversion.

This package contains the commands and libraries for Python3 with both OpenMP threading and MPI multiprocess support.

La libreria Python guiqwt fornisce funzionalità efficienti di tracciamento 2D di dati (visualizzazione di curve/immagini e strumenti correlati) per lo sviluppo di applicazioni per l'elaborazione di segnali/immagini e il calcolo interattivo. È basata sui moduli scientifici NumPy e SciPy, e sui widget di disegno PyQwt per interfacce utente grafiche PyQt4.

Questa è la versione per Python 3 del pacchetto.

The lmfit Python package provides a simple, flexible interface to non-linear optimization or curve fitting problems. The package extends the optimization capabilities of scipy.optimize by replacing floating pointing values for the variables to be optimized with Parameter objects. These Parameters can be fixed or varied, have upper and/or lower bounds placed on its value, or written as an algebraic expression of other Parameters.

The principal advantage of using Parameters instead of simple variables is that the objective function does not have to be rewritten to reflect every change of what is varied in the fit, or what relationships or constraints are placed on the Parameters. This means a scientific programmer can write a general model that encapsulates the phenomenon to be optimized, and then allow user of that model to change what is varied and fixed, what range of values is acceptable for Parameters, and what constraints are placed on the model. The ease with which the model can be changed also allows one to easily test the significance of certain Parameters in a fitting model.

The lmfit package allows a choice of several optimization methods available from scipy.optimize. The default, and by far best tested optimization method used is the Levenberg-Marquardt algorithm from MINPACK-1 as implemented in scipy.optimize.leastsq. This method is by far the most tested and best support method in lmfit, and much of this document assumes this algorithm is used unless explicitly stated. An important point for many scientific analysis is that this is only method that automatically estimates uncertainties and correlations between fitted variables from the covariance matrix calculated during the fit.

A few other optimization routines are also supported, including Nelder-Mead simplex downhill, Powell's method, COBYLA, Sequential Least Squares methods as implemented in scipy.optimize.fmin, and several others from scipy.optimize. In their native form, some of these methods setting allow upper or lower bounds on parameter variables, or adding constraints on fitted variables. By using Parameter objects, lmfit allows bounds and constraints for all of these methods, and makes it easy to swap between methods without hanging the objective function or set of Parameters.

Finally, because the approach derived from MINPACK-1 usin the covariance matrix to determine uncertainties is sometimes questioned (and sometimes rightly so), lmfit supports methods to do a brute force search of the confidence intervals and correlations for sets of parameters.

This is the Python 3 version of the package.

Matplotlib è una libreria per tracciamento di grafici in puro Python progettata per portare grafici di qualità adatta alla pubblicazione in Python, usando una sintassi familiare agli utenti di Matlab. È possibile accedere a tutti i comandi di disegno dell'interfaccia pylab usando un'interfaccia funzionale familiare agli utenti Matlab, oppure un'interfaccia orientata agli oggetti familiare agli utenti Python.

Questo pacchetto contiene la versione di matplotlib per Python 3.

Numpy (Numerical Python) contiene un potente oggetto array a N dimensioni, funzioni sofisticate (broadcasting), strumenti per l'integrazione di codice C/C++ e Fortran e utili funzionalità per algebra lineare, trasformate di Fourier e numeri casuali.

Numpy rimpiazza i moduli python-numeric e python-numarray che sono ora deprecati e non dovrebbero essere usati se non per il supporto a software datato.

Questo pacchetto contiene Numpy per Python 3.

È implementato in Python e le parti critiche per le prestazioni sono implementate in Cython.

PySPH è implementata in modo tale da permettere all'utente di specificare l'intera simulazione SPH in puro Python. A partire da questo codice Python ad alto livello viene generato il codice ad alte prestazioni, compilato al volo ed eseguito. PySPH permette anche il parallelismo automatico opzionale che usa mpi4py e Zoltan.

SciPy integra il popolare modulo NumPy (pacchetto python-numpy), raccogliendo insieme in un unico pacchetto una varietà di moduli di alto livello per le scienze e l'ingegneria.

SciPy è un insieme di strumenti scientifici e numerici open source per Python. Attualmente gestisce funzioni speciali, integrazione, risolutori per equazioni differenziali ordinarie (ODE), ottimizzazione di gradienti, algoritmi genetici, strumenti di programmazione parallela, un compilatore da-espressione-a-C++ per una veloce esecuzione e altro ancora.

SfePy (Simple Finite Elements in Python) è un software per risolvere sistemi di equazioni differenziali alle derivate parziali (PDE) accoppiate, tramite il metodo degli elementi finiti in 1D, 2D e 3D. Può essere visto sia come una scatola nera che risolve PDE, sia come pacchetto Python che può essere usato per costruire applicazioni personalizzate. La parola "semplice" significa che problemi FEM complessi possono essere codificati molto facilmente e rapidamente.

This package implements sparse multidimensional arrays on top of NumPy and scipy.sparse. It generalizes the scipy.sparse.coo_matrix layout but extends beyond just rows and columns to an arbitrary number of dimensions. The original motivation is for machine learning algorithms, but it is intended for somewhat general use.

It supports:

• NumPy ufuncs (where zeros are preserved)
• Arithmetic with scalars (where zeros are preserved)
• Reductions (sum, max)
• Reshape
• Transpose
• Tensordot
• Slicing with integers, lists, and slices (with no step value)
• Concatenation and stacking
• Addition with other sparse arrays of the same shape

This package provides the modules for Python 3.

PyTables è un pacchetto per gestire insiemi di dati gerarchici e progettato per gestire in modo efficiente enormi quantità di dati.

PyTables è costruito sulla base della libreria HDF5 e sul pacchetto NumPy. Ha un'interfaccia orientata agli oggetti che, insieme con estensioni C per le parti del codice critiche per le prestazioni (generate usando Cython), lo rende uno strumento veloce ed estremamente facile da usare per salvare e recuperare interattivamente grandi quantità di dati. Un'importante funzionalità di PyTables è quella di ottimizzare le risorse di memoria e di dischi in modo che occupino molto meno spazio (di un fattore da 3 a 5, o più se i dati sono comprimibili) rispetto ad altre soluzioni, come ad esempio database relazionali o orientati agli oggetti.

• Si possono usare tipi composti (record) interamente da Python (cioè non è necessario usare C per sfruttarli).
• Le tabelle sono sia allargabili sia comprimibili.
• L'I/O è gestito con buffer per cui si può ottenere un I/O molto veloce, specialmente con grandi tabelle.
• È molto facile selezionare dati mediante l'uso di iteratori sulle righe delle tabelle; è anche gestito il sezionamento esteso.
• Gestisce l'insieme completo di oggetti NumPy.

Questa è la versione per Python 3 del pacchetto.

Theano è una libreria Python che permette di definire e valutare efficientemente espressioni matematiche che coinvolgono array multi-dimensionali. Fornisce un linguaggio di espressioni di alto livello in stile Numpy per descrizioni funzionali dei calcoli, riordina le espressioni per velocità e stabilità, e genera istruzioni macchina native per calcoli veloci. Opzionalmente, calcoli estremamente accelerati possono essere eseguiti sui processori delle schede grafiche.

Questo pacchetto contiene Theano per Python 3.

Infrastruttura estensibile e portabile principalmente per meccanica dei materiali granulari. Le parti di calcolo sono scritte in C++ parallelizzato usando OpenMP, completamente accessibili e modificabili da Python (console ipython o script). Scene arbitrariamente complesse possono essere realizzate con script. È fornita un'interfaccia utente basata su Qt, dotata di visualizzazione OpenGL flessibile, ispezione di tutti gli oggetti e modifiche durante l'esecuzione. Preprocessori parametrici possono essere scritti in Python puro e un sistema batch può essere usato per guidare studi parametrici. Nuovi modelli di materiale e forme di particelle possono essere aggiunti (in C++) senza modificare le classi esistenti.

woo è un'evoluzione del pacchetto Yade (http://www.launchpad.net/yade), puntando a maggiore flessibilità, estensibilità, integrazione più stretta con Python e facilità d'uso.

Questa versione è compilata con OpenMP abilitato e ha come obiettivo Python 3.x.

xarray (già xray) è un progetto open source e un pacchetto Python che ha lo scopo di portare la potenza dei dati etichettati di pandas alle scienze fisiche, fornendo varianti N-dimensionali delle strutture di dati principali di pandas.

Fornisce un insieme di strumenti in stile pandas e compatibile con pandas per analisi su array multi-dimensionali, piuttosto che dati tabellari per i quali pandas eccelle.

Questo pacchetto fornisce la libreria per Python 3.

Pyzo è un IDE multipiattaforma per Python che si focalizza sull'interattività e l'introspezione, le quali lo rendono molto adatto per il calcolo scientifico. Il suo pratico design è mirato alla semplicità e all'efficienza.

È formato da due componenti principali: l'editor e la shell, e utilizza un insieme di strumenti inseribili come plugin per aiutare il programmatore in vari modi. Alcuni strumenti d'esempio sono struttura dei sorgenti, gestore dei progetti, aiuto interattivo, spazio di lavoro, ...

Pyzo è scritto in Python 3 (puro) e utilizza il toolkit GUI Qt. Sono forniti binari per tutti i principali sistemi operativi. Dopo l'installazione, Pyzo può essere utilizzato per eseguire codice su qualsiasi versione di Python disponibile nel sistema (Python 2.4 - 3.x, incluso Pypy).

Questo pacchetto include l'IDE Pyzo.

QSopt-ex è una implementazione di un algoritmo basato sul simplesso, che restituisce soluzioni razionali esatte sfruttando la velocità dei calcoli in virgola mobile e tentando di minimizzare le operazioni eseguite in aritmetica razionale.

Questo pacchetto contiene le utilità a riga di comando.

R è un sistema per il calcolo statistico e per la grafica. Consiste di un linguaggio e di un ambiente eseguibile con grafica, un debugger, l'accesso a certe funzioni di sistema e la capacità di eseguire programmi memorizzati in file script.

La progettazione di R è stata pesantemente influenzata da due linguaggi già esistenti: S di Becker, Chambers e Wilks e Scheme di Sussman. Di conseguenza il linguaggio risulta avere un aspetto molto simile a S e l'implementazione e la semantica sottostanti sono derivate da Scheme.

Il cuore di R è un linguaggio interpretato che permette salti e cicli ma anche la programmazione modulare tramite le funzioni. La maggior parte delle funzioni visibili all'utente sono scritte in R. L'utente può interfacciarsi con procedure scritte in C, C++ o FORTRAN per l'efficienza, come fanno molte delle funzioni principali di R. La distribuzione di R contiene funzionalità per un gran numero di procedure statistiche e per i calcoli matematici applicati sottostanti. C'è anche un ampio insieme di funzioni che forniscono un ambiente grafico flessibile per la creazione di diversi tipi di rappresentazione dei dati.

Inoltre, diverse migliaia di "pacchetti" d'estensione sono disponibili dal CRAN, Comprehensive R Archive Network, molti dei quali sono disponibili come pacchetti Debian con nome "r-cran-".

Questo è un metapacchetto che facilita la transizione dall'organizzazione dei pacchetti pre-1.5.0 con il pacchetto r-base più grande. Una volta installato, questo pacchetto può essere tranquillamente rimosso e apt-get aggiornerà automaticamente i suoi componenti in futuro. Questo pacchetto è fornito per dare la possibilità agli utenti di installare poi solo r-base-core se preferiscono così.

This R package solves a system of nonlinear equations using a Broyden or a Newton method with a choice of global strategies such as line search and trust region. There are options for using a numerical or user supplied Jacobian, for specifying a banded numerical Jacobian and for allowing a singular or ill-conditioned Jacobian.

Scilab è un pacchetto software scientifico basato su matrici. Scilab contiene centinaia di funzioni matematiche incorporate, ricche strutture di dati (inclusi polinomi, razionali, sistemi lineari, elenchi, ecc.) e viene fornito con diversi toolbox specifici per controlli, elaborazione di segnali, ...

Questo pacchetto fornisce anche Xcos, un editor grafico per progettare modelli di sistemi ibrido-dinamici. I modelli possono essere progettati, caricati, salvati, compilati e simulati. Soluzione stabile ed efficiente per necessità industriali e accademiche, Xcos fornisce funzionalità per la modellazione di sistemi meccanici (automobilistici, aeronautici, ...), circuiti idraulici (dighe, modelli di tubazioni, ...), sistemi di controllo, ecc. Sono anche fornite funzionalità di Modelica.

Installare il pacchetto "scilab-cli" per avere una versione minima di scilab.

Questo modulo implementa funzionalità per reti neurali artificiali nel linguaggio Scilab. Le caratteristiche attuali sono:

• attualmente sono gestite direttamente solo le reti neurali feedforward (per le altre si usino gli "hooks" forniti);
• numero illimitato di strati;
• numero illimitato di neuroni per ogni strato separatamente;
• funzione di attivazione definita dall'utente (logistica in modo predefinito);
• funzione di errore definita dall'utente (SSE in modo predefinito);
• algoritmi implementati fino ad ora:
• standard (vanilla) con o senza bias, on-line o batch;
• momento con o senza bias, on-line o batch;
• SuperSAB con o senza bias, on-line o batch;
• gradienti coniugati;
• calcolo dello jacobiano;
• calcolo del risultato della moltiplicazione del "vettore" per la matrice hessiana;
• alcune funzioni ausiliarie.

This toolbox is providing symbolic capabilities with the Scilab languages.

It is based on Maxima which is a fully symbolic computation program. It is full featured doing symbolic manipulation of polynomials, matrices, rational functions, integration, Todd-coxeter methods for finite group analysis, graphing, multiple precision floating point computation.

Spyder (precedentemente noto come Pydee) è un ambiente di sviluppo per Python, libero e open source, che fornisce funzionalità simili a MATLAB in un software semplice e leggero.

Questo pacchetto fornisce l'applicazione per Python 3.

Toulbar2 è uno strumento per ottimizzazione discreta esatta per modelli grafici come reti di funzioni di costo, campi casuali di Markov, problemi di soddisfazione di vincoli pesati e reti bayesiane.

ViTables è un componente della famiglia PyTables. È uno strumento grafico per navigare e modificare file in entrambi i formati PyTables e HDF5.

Le funzionalità di ViTables includono una facile navigazione nella gerarchia dei dati, la visualizzazione dei dati reali e dei loro metadati associati, una semplice ma potente navigazione di dati multidimensionali e molto altro.

Uno dei grandi punti di forza di ViTables è la sua capacità di visualizzare tabelle molto grandi. Tabelle con mille milioni di righe (e oltre) possono essere navigate in modo sorprendentemente veloce e con requisiti di memoria molto bassi. Perciò, se si avrà mai la necessità di navigare tabelle molto grandi, non si esiti perché ViTables è la scelta giusta.

xtensor is a C++ library meant for numerical analysis with multi-dimensional array expressions.

xtensor provides:

• an extensible expression system enabling lazy broadcasting.
• an API following the idioms of the C++ standard library.
• tools to manipulate array expressions and build upon xtensor.

Containers of xtensor are inspired by NumPy, the Python array programming library. In fact, xtensor can be used to process numpy data structures inplace using Python's buffer protocol. For more details on the numpy bindings, check out the xtensor-python project.

This package provides the header-only library.

Yet Another Dynamic Engine, ennesimo motore dinamico.

Infrastruttura open source estensibile per modellazione numerica discreta, focalizzata sul metodo degli elementi discreti. Le parti di calcolo sono scritte in C++ usando un modello ad oggetti flessibile, permettendo l'implementazione indipendente di nuovi algoritmi e interfacce. Python viene usato per costruzione rapida e concisa di scene, controllo della simulazione, postelaborazione e debug.

Questo pacchetto contiene la compilazione di yade ottimizzata per la velocità.

Yorick è un linguaggio di programmazione interpretato per:

• simulazioni e calcoli scientifici;
• postelaborazione o gestione di vasto codice di simulazione;
• grafici scientifici interattivi;
• lettura, scrittura e traduzione di grandi file di numeri.

Il linguaggio ha una sintassi compatta per molte operazioni comuni su array, perciò elabora vasti array di numeri molto velocemente ed efficientemente. Il codice yorick assomiglia in modo superficiale al codice C, ma le variabili di yorick non vengono mai dichiarate esplicitamente e hanno una visibilità dinamica simile a molti dialetti Lisp. Il linguaggio yorick è progettato per essere digitato in modo interattivo alla tastiera, oltre ad essere memorizzato in file per un uso successivo.

Questo pacchetto include un ambiente di sviluppo basato su Emacs, che può essere avviato digitando M-x yorick in Emacs.

Molti pacchetti e plugin aggiuntivi sono disponibili per Yorick (il nome dei pacchetti inizia con "yorick-"). Si potrebbe voler installare il metapacchetto yorick-full che dipende dalla maggior parte di essi.

CalculiX è un'applicazione libera e open source per l'analisi di elementi finiti che usa un formato di input simile ad Abaqus. Ha un risolutore implicito ed esplicito e un pre- e post-elaboratore (CGX).

Questo pacchetto contiene la documentazione in formato HTML per CalculiX CrunchiX.

CalculiX è un'applicazione libera e open source per l'analisi di elementi finiti che usa un formato di input simile ad Abaqus. Ha un risolutore implicito ed esplicito e un pre- e post-elaboratore (CGX).

Questo pacchetto contiene file d'esempio per CalculiX CrunchiX.

CalculiX GraphiX (cgx) è un pre- e post-elaboratore tridimensionale per elementi finiti. I modelli agli elementi finiti di CalculiX CrunchiX possono essere costruiti, calcolati e post-elaborati. Il pre- e post-elaboratore è uno strumento 3D interattivo che usa l'API di OpenGL.

Oltre ai file di risultati di Calculix CrunchiX (frd), possono essere letti i risultati da OpenFoam, Duns (2D e 3D), Isaac (2D e 3D) e Nastran (f06). Per pre-elaborare il formato nativo di Netgen, STEP e STL possono essere importati.

Questo pacchetto contiene gli esempi.

Ceres Solver is an open source C++ library for modeling and solving large, complicated optimization problems. It is a feature rich, mature and performant library which has been used in production at Google since 2010.

Ceres Solver can solve two kinds of problems.

• Non-linear Least Squares problems with bounds constraints.
• General unconstrained optimization problems.

This package contains the documentation found on http://ceres-solver.org/ and the examples that were included with the release.

The Coin-MP optimizer is an open source solver, it is part of the COIN-OR project which is an initiative to spur the development of open-source software for the operations research community.

CoinMP is a C-API library that supports most of the functionality of CLP (Coin LP), CBC (Coin Branch-and-Cut), and CGL (Cut Generation Library) projects.

This package contains the files needed to build applications using libCoinMP.

Surface Evolver è un programma interattivo per la modellazione di superfici liquide plasmate da varie forze e vincoli.

Questo pacchetto fornisce varianti di evolver compilate con diversi formati di virgola mobile (precisione doppia, doppia lunga, quadrupla) ma senza gestione di X.

Surface Evolver è un programma interattivo per la modellazione di superfici liquide plasmate da varie forze e vincoli.

Questo pacchetto fornisce varianti di evolver compilate con diversi formati di virgola mobile (precisione doppia, doppia lunga, quadrupla) e con visualizzazione OpenGL/GLUT.

Il benchmark High Performance Computing (HPC) Challenge esegue una suite di 7 test che misurano le prestazioni di CPU, memoria e rete per cluster HPC. Include, tra le altre cose, il benchmark High-Performance LINPACK (HPL) utilizzato dalla classifica Top500 (http://www.top500.org/).

Neartree is an API and a library for finding nearest neighbors among points in spaces of arbitrary dimensions. This package provides a C++ template, TNear.h, and C library and header files for compiling programs using Neartree.

The library uses the Nearest Neighbor algorithm after Kalantari and McDonald, (IEEE Transactions on Software Engineering, v. SE-9, pp. 631-634,1983) modified to use recursion instead of a double-linked tree and simplified so that it does less checking for things like is the distance to the right less than the distance to the left; it was found that these checks make little to no difference.

Psurface is a C++ library that handles piecewise linear bijections between triangulated surfaces. These surfaces can be of arbitrary shape and need not even be manifolds.

There are two main uses for psurface. When doing adaptive finite element simulations on grids with parametrized boundaries, psurface can store the parametrization. Boundary parametrizations are practically mappings from the coarse grid boundary to the actual boundary, and if that actual boundary is a triangulated surface then psurface can handle it. This is implemented, for example, in the dune-grid module of Dune.

Secondly, when doing domain decomposition methods with nonconforming interfaces, you need to relate the two interface grids to each other. Psurface can do this for you, even if your interfaces do not match geometrically. Such is the case, e.g., in contact problems. This second functionality is also available for 1d surfaces in 2d space.

The easiest way to use psurface for domain decomposition is to get the dune-grid-glue module and use it to drive psurface.

This package contains the development files.

libquantum è una libreria C per la simulazione di un computer quantistico. Si basa sui principi della meccanica quantistica e fornisce un'implementazione di un registro quantistico. Le operazioni di base per la manipolazione del registro, come il gate di Hadamard o il gate Controlled-NOT, sono disponibili attraverso un'interfaccia facile da usare. Le misurazioni possono essere eseguite sul singolo qubit o sull'intero registro quantistico.

Funzionalità:

• possibilità di simulare algoritmi quantistici arbitrari;
• alte prestazioni e basso consumo di memoria;
• gestione della decoerenza per calcolo quantistico realistico;
• interfaccia per correzione quantistica degli errori (QEC);
• gestione del formalismo dell'operatore densità;
• sono incluse le implementazioni dell'algoritmo di fattorizzazione di Shor e dell'algoritmo di ricerca di Grover.

Questo pacchetto contiene i file header e le librerie statiche necessari per sviluppare applicazioni basate su libquantum.

This Java API allows 2-D or 3-D plotting from simple 2-D graph to complex scenes.

While this library has been developed in the context of Scilab, it can be used in any context.

Agate is a Python data analysis library that is optimized for humans instead of machines. It is an alternative to numpy and pandas that solves real-world problems with readable code.

Why agate?

• A readable and user-friendly API.
• A complete set of SQL-like operations.
• Unicode support everywhere.
• Decimal precision everywhere.
• Exhaustive user documentation.
• Pluggable extensions that add SQL integration, Excel support, and more.
• Designed with iPython, Jupyter and atom/hydrogen in mind.
• Pure Python. No C dependencies to compile.
• Exhaustive test coverage.
• MIT licensed and free for all purposes.
• Zealously zen.
• Made with love.

This package provides the modules for Python 3.

Agate-dbf adds read support for dbf files to agate. It uses a monkey patching pattern to add read methods for dbf files to all agate.Table instances after import of the corresponding agatedbf module.

This package provides the modules for Python 3.

Agate-excel adds read support for Excel files (xls and xlsx) to agate. It uses a monkey patching pattern to add read methods for xls and xlsx files to all agate.Table instances after import of the corresponding agateexcel module.

This package provides the modules for Python 3.

Agate-sql adds read/write support for SQL to agate. It uses a monkey patching pattern to add read and write methods for SQL to all agate.Table instances after import of the corresponding agatesql module.

This package provides the modules for Python 3.

bcolz fornisce contenitori per dati raggruppati in colonne che possono essere compressi in memoria e sul disco. La memorizzazione per colonne permette un'efficiente interrogazione delle tabelle e un'economica aggiunta e rimozione di colonne. È basato su NumPy e la usa come contenitore standard per i dati per comunicare con oggetti bcolz, ma è fornita anche la gestione per funzionalità di importazione/esportazione per tabelle HDF5/PyTables e dataframe Pandas.

Questo pacchetto contiene i moduli per Python 3.

ComPyle allows users to execute a restricted subset of Python (almost similar to C) on a variety of HPC platforms. Currently it supports multi-core execution using Cython, and OpenCL and CUDA for GPU devices.

Users start with code implemented in a very restricted Python syntax, this code is then automatically transpiled, compiled and executed to run on either one CPU core, or multiple CPU cores (via OpenMP_) or on a GPU. CPy offers source-to-source transpilation, making it a very convenient tool for writing HPC libraries.

Some simple yet powerful parallel utilities are provided which can allow you to solve a remarkably large number of interesting HPC problems.

ComPyle also features JIT transpilation if you wish making it easy to use.

The cyarray package provides a fast, typed, re-sizable, Cython array.

It currently provides the following arrays: IntArray, UIntArray, LongArray, FloatArray, DoubleArray.

All arrays provide for the following operations:

• access by indexing.
• access through get/set function.
• resizing the array.
• appending values at the end of the array.
• reserving space for future appends.
• access to internal data through a numpy array.

If you are writing Cython code this is a convenient array to use as it exposes the raw underlying pointer to the data. For example if you use a FloatArray and access its data attribute it will be a float*.

Each array also provides an interface to its data through a numpy array. This is done through the get_npy_array function. The returned numpy array can be used just like any other numpy array but for the following restrictions:

• the array may not be resized.
• references of this array should not be kept.
• slices of this array may not be made.

The numpy array may however be copied and used in any manner.

DBF è un formato di file usato da database come dBase, Visual FoxPro e FoxBase+. Questa libreria legge file DBF e restituisce i dati sotto forma di tipi di dati nativi di Python per ulteriori elaborazioni. È pensata principalmente per lavori non interattivi e script usa-e-getta.

Questo pacchetto fornisce i moduli per Python 3.

leather è la libreria per grafici per Python per le persone che hanno bisogno di grafici ma a cui non interessa se sono perfetti.

Perché leather?

• Un'API leggibile e facile da usare.
• Ottimizzata per grafici esplorativi.
• Produce grafici SVG indipendenti dalla scala.
• Completamente indifferente ai tipi. Crea un grafico dei dati, qualsiasi essi siano.
• Progettata con iPython, Jupyter e atom/hydrogen in mente.
• Python puro. Nessuna dipendenza C da compilare.
• Licenza MIT e gratuita per tutti gli scopi.
• Zelantemente zen.
• Creata con amore.

Questo pacchetto fornisce i moduli per Python 3.

Numcodecs is a Python package providing buffer compression and transformation codecs for use in data storage and communication applications. These include:

• Compression codecs, e.g., Zlib, BZ2, LZMA and Blosc.
• Pre-compression filters, e.g., Delta, Quantize, FixedScaleOffset, PackBits, Categorize.
• Integrity checks, e.g., CRC32, Adler32.

All codecs implement the same API, allowing codecs to be organized into pipelines in a variety of ways.

Questo è un plugin per l'IDE Spyder che integra il profilatore di righe Python.

Si aggiunge il decoratore "@profile" alle funzioni che si desidera profilare poi si preme Maiusc+F10 (predefinito per il profilatore di righe) per eseguire il profilatore sullo script attuale, o si va su "Run > Profile line by line".

I risultati saranno mostrati in un dockwidget, raggruppati per funzione. Righe con un colore più marcato hanno richiesto più tempo per essere eseguite.

This is a plugin for the Spyder IDE that integrates the Python memory profiler. It allows you to see the memory usage in every line.

Add a @profile decorator to the functions that you wish to profile then press Ctrl+Shift+F10 to run the profiler on the current script, or go to Run > Profile memory line by line.

The results will be shown in a dockwidget, grouped by function. Lines with a stronger color have the largest increments in memory usage.

Spyder-reports is a plugin for the Spyder IDE which renders scientific reports written in Markdown. The preview is displayed on a separate panel and uses pandoc and Pweave in the backend to perform the conversion from Markdown to HTML.

This is a plugin for the Spyder IDE that integrates popular unit test frameworks. It allows you to run tests and view the results.

The plugin adds an item Run unit tests to the Run menu in Spyder. Click on this to run the unit tests. After you specify the testing framework and the directory under which the tests are stored, the tests are run. The Unit testing window pane (displayed at the top of this file) will pop up with the results.

Zarr is a Python package providing an implementation of compressed, chunked, N-dimensional arrays, designed for use in parallel computing. Some highlights:

• Create N-dimensional arrays with any NumPy dtype.
• Chunk arrays along any dimension.
• Compress chunks using the fast Blosc meta-compressor or alternatively using zlib, BZ2 or LZMA.
• Store arrays in memory, on disk, inside a Zip file, on S3, ...
• Read an array concurrently from multiple threads or processes.
• Write to an array concurrently from multiple threads or processes.
• Organize arrays into hierarchies via groups.
• Use filters to preprocess data and improve compression.